Elaborar mapasconcepuales

Mapas Conceptuales
por Juan C. Dürsteler [mensaje nº 141]
Los mapas conceptuales son instrumentos de representación del conocimiento sencillos y prácticos, que permiten
transmitir con claridad mensajes conceptuales complejos y facilitar tanto el aprendizaje como la enseñanza. Para
mayor abundamiento, adoptan la forma de grafos.
Los mapas conceptuales son artefactos para la organización y
representación del conocimiento. Tienen su origen en las teorías
sobre la psicología del aprendizaje de David Ausubel enunciadas
en los años 60.
Su objetivo es representar relaciones entre conceptos en forma
de proposiciones. Los conceptos están incluidos en cajas o
círculos, mientras que las relaciones entre ellos se explicitan
mediante líneas que unen sus cajas respectivas. Las líneas, a su
vez, tienen palabras asociadas que describen cuál es la naturaleza
de la relación que liga los conceptos.
En este contexto Joseph D. Novak en el artículo “The Theory
Underlying Concept Maps and How To Construct Them” define
concepto como “una regularidad percibida en sucesos u objetos
o registros de sucesos u objetos, designado por una etiqueta”.
La etiqueta de un concepto es usualmente una palabra
Una proposición es una “frase acerca de cierto objeto o suceso
en el universo, que ocurre de forma natural o artificial. Las proposiciones contienen dos o más conceptos conectados con
otras palabras que forman una frase coherente”. Se las suele llamar “unidades semánticas”.
Mapa Conceptual de la definición de Grafo
Fuente: por el autor usando CmapTools.
Pulse sobre la imagen para agrandarla
Conceptos enlazados por relaciones, cajas y líneas que las unen... ¿No nos suena mucho esto?. Efectivamente, como tantas
otras cosas los mapas conceptuales se pueden representar, y de hecho se representan, mediante grafos (véase el
articulo numero 137) en los que los nodos son los conceptos y los arcos las relaciones entre ellos.
Los mapas conceptuales se estructuran en forma jerárquica en la que los conceptos más generales están en la raíz del árbol
y a medida que vamos descendiendo por el mismo nos vamos encontrando con conceptos más específicos.
Probablemente la mejor manera de entenderlos es ver un mapa conceptual sobre los mapas conceptuales como el que
adjuntamos.

Mapa conceptual sobre los mapas conceptuales. Transcripción traducida al español por el autor del mapa existente en el artículo "The Theory
Underlying Concept Maps and How To Construct Them" por J.D.Novak, usando la herramienta CmapTools. Pulse sobre el mapa para agrandarlo.
Dicho mapa conceptual se ha elaborado partiendo de su versión inglesa existente en el artículo antes mencionado con la
herramienta CmapTools desarrollada por el Institute for Human and Machine Cognition asociado a la West Florida University en
USA. Esta es una herramienta de descarga gratuita, de gran sencillez de uso y versatilidad.
Existe también una herramienta de uso libre creada en la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona por el profesor Cristòfol
Rovira que genera automáticamente el código necesario para incluirlo en formato XML usando el standard Topic Maps (véase
el numero 26, sobre la Web semántica). Es muy recomendable probar ambas herramientas y percatarse de lo fácil e instructivo
que resulta poner nuestras ideas en forma de mapa conceptual.
Y es que los mapas conceptuales se desarrollaron para comprender los cambios en el tiempo del conocimiento que los
niños tenían de la Ciencia. La idea de Ausubel es que el aprendizaje tiene lugar gracias a la asimilación de nuevos conceptos
y proposiciones en marcos de referencia proposicionales ya existentes en la mente del aprendiz.
Por contraposición con el aprendizaje puramente memorístico Ausubel considera que el aprendizaje coherente (meaningful
learning) requiere tres condiciones:
• El contenido ha de estar conceptualmente claro y ser presentado con lenguaje y ejemplos que el aprendiz pueda
relacionar con su base de conocimiento existente.
• El aprendiz debe tener un conocimiento previo relevante.
• Motivación. El aprendiz debe elegir aprender de forma coherente.
Este tipo de instrumentos, bien diseñados teniendo en cuenta el contexto y la motivación de su audiencia, constituyen tanto
una herramienta de enseñanza como de aprendizaje que facilita la comprensión y asimilación de los conceptos y sus
relaciones.
Aunque su origen está ligado a la enseñanza, su aplicación en la visualización de información los configura como una
herramienta útil para transmitir de forma clara mensajes complejos. Me atrevería a decir que, además, contribuyen
notablemente a clarificar las ideas del que construye el mensaje.
Debo la inspiración de este artículo a la interesante y reciente tesis “Interacción Persona Ordenador en Interfaces de
Recuperación de Información”, de la Dra Ma. Carmen Marcos
Otras lecturas
• Ausubel, D. P. (1963). The Psychology of Meaningful Verbal Learning. New York: Grune and Stratton.
• Ausubel, D. P., Novak, J. D. and Hanesian, H.. (1978). Educational Psychology: A Cognitive View, 2nd ed. New
York: Holt, Rinehart and Winston.
• Novak, J.D. y Gowin, D.B. -Aprendiendo a Aprender.-. Ediciones Martinez Roca, S.A., Barcelona, 1988.
Enlaces de este artículo:
http://cmap.coginst.uwf.edu/info/ The Theory Underlying Concept Maps and How To Construct
Them
http://www.infovis.net/printMag.php?num=137&lang=1 Artículo 137 sobre Grafos
http://cmap.ihmc.us/ CmapTools
http://www.ihmc.us/ Institute for Human and Machine Cognition
http://www.mapasconceptuales.com Herramienta en español para crear mapas conceptuales.
http://www.infovis.net/printMag.php?num=26&lang=1 Artículo 26 sobre La Telaraña Semantica

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Colaboración en la Construcción de Conocimiento Mediante
Mapas Conceptuales1
Alberto J. Cañas, Kenneth M. Ford, Patrick J. Hayes, Thomas Reichherzer,
Niranjan Suri, John Coffey, Roger Carff, Greg Hill
Institute for Human and Machine Cognition
University of West Florida, Pensacola, FL 32514
E-Mail: acanas@ai.uwf.edu
Resumen
Este artículo presenta el avance de un proyecto de investigación cuyo objetivo es el desarrollo de
nuevas tecnologías que lleven a la creación e instalación de sistemas integrados que maximicen la
efectividad de la educación. Usando herramientas computacionales basadas en mapas conceptuales,
estudiantes de todas las edades colaboran en su aprendizaje mediante la construcción y crítica de
conocimiento y la navegación a través de sistemas de multimedia en red. Las herramientas integran
nuevas y variadas tecnologías con enfoques modernos de educación.
1. Introducción
Las tecnologías y métodos que se utilizan en enfoques modernos de enseñanza apoyada en la computadora, educación a
distancia, sistemas expertos, sistemas de apoyo en el desempeño del trabajo, software para navegar la WWW, sistemas de
entrenamiento justo-a-tiempo, y herramientas de colaboración, están convergiendo rápidamente. Nuestro enfoque de
investigación consiste de explotar y acelerar esa convergencia, desarrollando modelos y prototipos para un uso más
eficiente de la tecnología, y particularmente Internet, en la educación.
El enfoque constructivista enfatiza la construcción de nuevo conocimiento y maneras de pensar mediante la exploración y la
manipulación activa de objetos e ideas, tanto abstractas como concretas. Extendiendo los métodos de trabajo en el aula,
recientemente, investigaciones en educación recomiendan el trabajo colaborativo – estudiantes trabajando en proyectos en
grupo y cooperando en la solución de problemas. Sin embargo, los ambientes de educación tradicionales usualmente no
están organizados para este tipo de actividades, y las herramientas de computación disponibles para apoyar la educación no
ayudan al maestro a crear este ambiente constructivista de aprendizaje, y mucho menos de aprendizaje colaborativo.
El aprendizaje colaborativo (Ausubel, Novak & Hanesian, 1978) es una actividad en la cual los estudiantes, y posiblemente
sus maestros, construyen cooperativamente un modelo explícito de conocimiento. Desde un punto de vista constructivista,
el resultado más importante del proceso de modelaje no es el modelo en sí, sino más bien la apreciación y experiencia que
se obtiene al luchar por articular, organizar, y evaluar de forma crítica el modelo durante su desarrollo (Cañas & Ford,
1992). Por lo tanto, el proceso colaborativo que proponemos enmarca la actividad como un esfuerzo auto-corregible en el
cual los estudiantes pueden exponer cualquier parte de su modelo – incluyendo sus suposiciones y antecedentes – a un
escrutinio crítico por parte de otros estudiantes. Desde este punto de vista, la pregunta crucial es “¿cuán útil es el proceso de
modelaje como un medio facilitador del aprendizaje del estudiante?” y no “¿está correcto el modelo?” Nuestra agenda de
investigación, siguiendo esta línea, está orientada hacia el desarrollo de herramientas computacionales y métodos que
ayuden a estudiantes y maestros a expresar, elaborar, compartir, mejorar, y entender sus construcciones.
En este artículo presentamos una colección de herramientas computacionales basadas en los mapas conceptuales que
permiten a los estudiantes navegar a través de modelos de conocimiento que otros (estudiantes, maestros, o expertos en el
área) han creado, construir sus propios modelos incluyendo multimedia para aclarar o completar conceptos, colaborar con
1
Este proyecto fue financiado en parte por el Estado de Florida, EEUU (Florida High Technology Enhancement Funds), por IBM de
Latinoamérica a través del Proyecto Quórum: Colaboración sin Fronteras, y por la Oficina de Investigación de la Marina de los EEUU
(Office of Naval Research).

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otros estudiantes en la construcción de sus modelos, y criticar o discutir los modelos de otros. Las herramientas tienen uso
tanto en ambientes de educación a distancia como dentro de una aula. Investigamos la ciencia y tecnología del aprendizaje,
esto es, consideramos que el énfasis en la educación a distancia debería estar en la palabra educación y no en la palabra
distancia.
2. Mapas Conceptuales
Los mapas conceptuales, desarrollados por Novak (1977), se usan como un lenguaje para la descripción y comunicación de
conceptos dentro de la teoría de asimilación, una teoría del aprendizaje que ha tenido una enorme influencia en la educación
(Ausubel et al, 1978). La teoría está basada en un modelo constructivista de los procesos cognitivos humanos. En particular,
la teoría de asimilación describe cómo el estudiante adquiere conceptos, y cómo se organizan en su estructura cognitiva. La
premisa fundamental de Ausubel es ilusoriamente simple:
El aprendizaje significativo resulta cuando nueva información es adquirida mediante un esfuerzo
deliberado de parte del aprendiz por ligar la información nueva con conceptos o proposiciones relevantes
preexistentes en la estructura cognitiva del aprendiz. (Ausubel et al., 1978, p. 159)
La teoría de asimilación acentúa que el aprendizaje significativo requiere que la estructura cognitiva del aprendiz contenga
conceptos base con los cuales ideas nuevas puedan ser relacionadas o ligadas. Por esto, Ausubel argumenta que el factor
individual más importante que influye en el aprendizaje es lo que el estudiante ya sabe. Debe primero determinarse cuánto
sabe, y luego enseñarle de acuerdo con su conocimiento. El aprendizaje significativo involucra la asimilación de conceptos
y proposiciones nuevas mediante su inclusión en las estructuras cognitivas ya existentes. Ausubel propone que la estructura
cognitiva se puede describir como un conjunto de conceptos, organizado de forma jerárquica, que representa el
conocimiento y las experiencias de una persona (Novak, 1977). En este contexto, los conceptos se definen como
“regularidades” en eventos u objetos (o los registros de eventos u objetos) a los cuales se les ha asignado una etiqueta o
nombre (Ford et al, 1991).
El mapa conceptual es la principal herramienta metodológica de la teoría de asimilación para determinar lo que el
estudiante ya sabe. En ambientes educativos, los mapas conceptuales han ayudado a personas de todas las edades a
examinar los más variados campos de conocimiento (Novak & Gowin, 1984). En su esencia, los mapas conceptuales
proveen representaciones gráficas de conceptos en un dominio específico de conocimiento, construidas de tal forma que las
interrelaciones entre los conceptos son evidentes. Los conceptos son conectados por arcos codificando proposiciones
mediante frases simplificadas. El mapa conceptual más sencillo consistiría de dos nodos conectados por un arco
representando una frase sencilla, por ejemplo ‘hojas son verdes.’ La Figura 1 muestra un mapa conceptual cobre plantas
creado por un niño (tomado de Novak & Gowin, 1984). Por convención, las ligas de se leen de arriba hacia abajo a menos
que incluyan una punta de flecha. Cuando las palabras seleccionadas para representar los conceptos y ligas se escogen
cuidadosamente, los mapas pueden ser herramientas útiles para observar matices de significado, ayudando a los estudiantes
a organizar sus pensamientos y a resumir áreas de estudio. Las mapas conceptuales son usados para ayudar a los estudiantes
a “aprender cómo aprender” haciendo evidentes las estructuras cognitivas y el conocimiento auto-construido (Novak &
Gowin, 1984).
Los mapas conceptuales han sido usados por personas de los más variados niveles, desde niños en educación primaria hasta
gerentes de compañías y profesionales. Por lo tanto los mapas pueden ser muy sencillos, pero también pueden llegar a ser
muy complejos. Por ejemplo, la Figura 2 muestra el mapa conceptual usado durante el desarrollo de un sistema experto para
diagnóstico de enfermedades del corazón (Ford et al., 1996). Los mapas conceptuales son una de las herramientas usadas
comúnmente en el proceso de adquisición de conocimiento en el desarrollo de sistemas expertos (Ford et al., 1991).
La herramienta computacional usada para crear el mapa conceptual de la Figura 1 es parte de una nueva generación escrita
en Java, lo cual permite que sea usada en cualquier plataforma computacional.

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Figura 1. Mapa conceptual sobre plantas
Figura 2. Segmento de una jerarquía de mapas conceptuales en el área de cardiología nuclear

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3. Mapas Conceptuales como Herramienta de Navegación
Como se puede apreciar en la Figura 2, los mapas conceptuales son un magnífico medio para representar y organizar
conocimiento. El conjunto de mapas sobre cardiología nuclear forma un modelo claro, explícito, y conciso del conocimiento
de uno de los principales expertos del mundo en esa ciencia especializada. ¿Por qué no usar esta representación como base
para los estudiantes que deseen aprender sobre este tema? En el sistema experto para diagnóstico de enfermedades del
corazón NUCES (Ford et al., 1996) los mapas conceptuales son la base del módulo de aprendizaje. Como se muestra en la
Figura 3, el estudiante explora el modelo conceptual navegando a través de una gran variedad de objetos (e.g. audio, vídeo,
documentos, imágenes, diagramas, mapas conceptuales, etc.) Los mapas conceptuales proveen una interfaz elegante y fácil
de comprender para navegar en un sistema de multimedia. Relaciones de generalización y especialización entre los
conceptos conllevan a una organización jerárquica de mapas conceptuales, como se muestra en la Figura 3.
En cada nodo o concepto del mapa, el usuario puede seleccionar de un menú de íconos. Estos corresponden a diversos
medios (texto, imágenes, vídeo, otros mapas conceptuales, etc.) relacionados al tema del nodo (concepto) seleccionado.
Estos íconos aparecen en diversas combinaciones dependiendo de la información disponible sobre el concepto dado. El
problema de navegación – perdidos en el hiperespacio – común en los sistemas de multimedia y persistente en la
navegación de la WWW, se resuelve fácilmente en la navegación con mapas conceptuales. Todas las ligas tienen semántica,
ya sea explícita en el mapa, o por contexto al navegar entre mapas u otros medios. El usuario sabe siempre hacia donde va
al seguir una liga, en contraste con otras herramientas de navegación, especialmente en la WWW.
Figura 3. Mapas Conceptuales como herramientas de navegación en NUCES

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La herramienta computacional usada para diseñar el mapa conceptual de la Figura 1 también permite al usuario construir
mapas conceptuales como herramientas de navegación. Mediante un editor sencillo, el usuario relaciona los medios (vídeo,
imágenes, sonido, mapas, etc.) y sus íconos con los nodos (conceptos). La arquitectura distribuida del sistema permite que
los diversos medios y mapas se almacenen en diferentes servidores en una red, y que puedan accesarse desde cualquier
nodo en la red. Aprovechando la extensión y omnipresencia de Internet, se puede entonces construir sistemas de multimedia
accesibles desde cualquier lugar del mundo. El programa está escrito en Java, lo cual implica que puede ser ejecutado en
cualquier plataforma computacional (Windows, Macintosh, UNIX, etc.)
Esta herramienta para editar y navegar, junto con componentes de sistemas de apoyo en el desempeño del trabajo
(performance-support systems) y sistemas expertos, son la base de una nueva generación de ambientes computacionales
para educación a distancia con entrenamiento justo-a-tiempo que estamos desarrollando en un proyecto conjunto con la
Marina de los Estados Unidos (Cañas et al, 1997). Por ejemplo, como parte de un módulo de entrenamiento en el
diagnóstico y mantenimiento de un equipo electrónico en particular, los mapas conceptuales permiten representar
explícitamente un modelo del conocimiento de un experto reconocido en el área. Este incluye las particularidades de la
forma en que este experto lleva a cabo el diagnóstico, las cuales usualmente no se encuentran en un manual y precisamente
lo caracterizan como experto. Así, al navegar el mapa conceptual, los estudiantes se están “parando en los hombros de un
gigante”. Los mapas conceptuales, junto con los componentes de diagnóstico y apoyo en el trabajo, y su funcionamiento a
través de una red, proveen el apoyo necesario en casos en los cuales el técnico necesita capacitación en el justo momento en
que requiere arreglar el equipo (Bradshaw et al, 1993), o requiere de un curso de repaso. Al mismo tiempo, el sistema
también pretende aumentar la comprensión conceptual del técnico sobre el funcionamiento del equipo.
4. Colaboración en la Construcción de Conocimiento
Durante los últimos cuatro años, desarrollamos en conjunto con IBM de Latinoamérica un proyecto colaborativo llamado
Quórum: Colaboración sin Fronteras. El proyecto es grande y consiste de múltiples fases. Además del diseño e puesta en
marcha de una red computacional internacional que conecta a escuelas de seis países de Latinoamérica y EEUU, el proyecto
incluye capacitación de maestros, desarrollo de material pedagógico, y el desarrollo de herramientas que apoyen la
colaboración entre estudiantes, entre aulas y entre países (Cañas, 1993). Una de esas herramientas es las Sopas de
Conocimiento.
Como se observó anteriormente, un mapa conceptual es una colección organizada de proposiciones que relacionan un
conjunto de temas. Cada proposición se expresa como una frase simplificada que puede ser extraída del mapa siguiendo una
serie de arcos empezando y terminando en nodos. Por ejemplo, el mapa de la Figura 1 contiene las frases ‘plantas tienen
hojas’ y ‘hojas producen oxígeno por medio de fotosíntesis’. Al estar el estudiante construyendo su mapa, el sistema
automáticamente extrae las proposiciones y las muestra en una ventana al lado de su mapa (ver la ventana ‘Afirmaciones
Locales’ en la Figura 4). Esto permite dos representaciones muy diferentes (pero “lógicamente” equivalentes) de las ideas
del estudiante, una mediante el mapa y la otra en forma textual.
Un estudiante puede publicar una frase, lo cual la hace potencialmente visible a otros estudiantes. Le llamamos a este
proceso “hacer una afirmación.” La colección de frases — afirmaciones — publicadas por el conjunto de estudiantes
forman la “sopa de conocimiento,” que consiste de una base de datos que contiene las frases sencillas que representan el
conocimiento creciente en la sopa. Es a través de estas sopas de conocimiento que los estudiantes colaboran y comparten.
Las afirmaciones que han sido publicadas pueden ser vistas por otros estudiantes y pueden ser utilizadas en la construcción
de sus propios mapas. Pero un estudiante no puede automáticamente ver todas las afirmaciones publicadas por otros
estudiantes, pues esto sería inmanejable. El sistema tiene heurísticos para determinar cuán relacionadas están las
afirmaciones en la sopa. Las únicas afirmaciones de otros que el estudiante ve son las que están directamente relacionadas
con las que él ha contribuido a la sopa (ver la ventana ‘Afirmaciones Remotas’ en la Figura 4). Entre más afirmaciones
publica el estudiante, mayor será el rango de afirmaciones de otros que podrá ver. Esta estrategia pretende fomentar y
premiar la participación de los estudiantes. El origen de las afirmaciones permanece anónimo.
Un estudiante puede cuestionar una afirmación hecha por otro estudiante, si no está de acuerdo con ella o la encuentra
confusa; y el creador de la afirmación puede responder. El cuestionamiento de una afirmación lleva a que se despliegue un
signo de interrogación junto a esta indicándole al autor y a otros que hay una discusión sobre la afirmación (ver Figura 4).
Cualquiera que puede ver esa afirmación puede participar en la discusión. De esta manera una afirmación publicada puede
convertirse en el foco de una discusión extensa sobre algún tema. Y las afirmaciones de los estudiantes están sujetas a

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críticas y revisión de parte de sus compañeros. Mediante la publicación de afirmaciones, revisión de afirmaciones de otros,
y discusiones sobre afirmaciones específicas, el estudiante colabora con otros estudiantes en la construcción de su
conocimiento, pero mantiene individual el diseño de su mapa. Los estudiantes no ven los mapas conceptuales de otros
estudiantes.
Figura 4. Mapa conceptual, afirmaciones, y discusión
La colaboración no está limitada a estudiantes en el mismo salón. En una nueva versión del programa que se encuentra en
desarrollo, cualquier estudiante en una estación con acceso a Internet se puede registrar en una sopa de interés en el servidor
adecuado. Los estudiantes no tienen que trabajar al mismo tiempo, ya que las contribuciones a la sopa se almacenan en el
servidor. Cada sopa de conocimiento representa la colaboración sobre un tema específico, que en el caso de la Figura 4 es
Plantas.
5. Crítica en la Navegación de Mapas Conceptuales
El concepto de discusión y crítica al nivel de afirmaciones — al nivel de conocimiento para ser más específicos — lo
estamos extendiendo para permitir criticar proposiciones en mapas conceptuales diseñados por otros y que por lo tanto el
usuario está navegando, no construyendo. Esto permitirá, por ejemplo, que estudiantes que estén navegando mapas
correspondientes a módulos particulares de algún curso, puedan discutir entre ellos y con el profesor aspectos específicos
del mapa sin ser ellos los creadores del mismo.
6. El Gigante: un Idiota Artificial
Además de la colaboración entre estudiantes mediante las sopas de conocimiento, el sistema posee un agente inteligente que
razona sobre las afirmaciones en la sopa, obtiene conclusiones factibles mediante heurísticos sencillos, y usando esas
conclusiones propone sus propias afirmaciones y preguntas al estudiante. Las conclusiones del Gigante aparecen en una
tercera lista de afirmaciones, debajo de las afirmaciones de otros estudiantes (ver la ventana ‘El Gigante Tomasito’ en la

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Figura 4). El estudiante debe indicarle (enseñarle) al Gigante si la proposición está correcta, incorrecta, o no tiene ningún
sentido, según se puede ver en la Figura 5. Como las proposiciones del gigante están basadas parcialmente en las del
estudiante, este se ve forzado a re-analizar sus propias afirmaciones. El Gigante en ningún momento juzga el trabajo del
estudiante.
Le llamamos el Gigante porque hemos programado su comportamiento en la interacción con los estudiantes como alguien
buenón y medio tonto. Hemos escogido su personalidad con cuidado, basándonos en parte en las recomendaciones de
Novak y Gowin (1984) de cómo los maestros deben entrevistar a los estudiantes sobre sus mapas conceptuales. Su
comportamiento se puede resumir como: sabe mucho, pero a veces sorprende con su ignorancia; siempre trata de ser útil y
ayudar, nunca está seguro de nada y siempre acepta ser corregido; pide ayuda y aclaraciones al estudiante cuando está
confundido; siempre disfruta que el estudiante le enseñe algo nuevo; trata de llegar a conclusiones sencillas, pero siempre
las consulta con alguien; siempre deja de interactuar con el estudiante si éste se lo pide, y sin enojarse.
Figura 5. El Gigante aprende del estudiante
El Gigante, con sus conclusiones y preguntas, desequilibra al estudiante, forzándolo a analizar otros puntos de vista. Nuestra
experiencia con su uso ha sido que el Gigante tiende a presentarle al estudiante afirmaciones que éste no había considerado.
7. Conclusiones
Hemos presentado una variedad de usos de una herramienta computacional basada en la manipulación de mapas
conceptuales, que permite al estudiante construir sus propios mapas, navegar a través de sistemas de multimedia
distribuidos en una red basándose en los mapas de otros, colaborar en la construcción de sus propios mapas mediante
contribuciones a sopas de conocimiento, criticar y defender afirmaciones en las sopas, criticar o discutir sobre mapas
construidos por otros, e interactuar con un agente artificial en la construcción de sus mapas. Estas actividades representan
una gama extensa de manipulaciones de conocimiento que apoyan al estudiante en la construcción de su propio
conocimiento. La flexibilidad de las herramientas ha permitido su aprovechamiento por aprendices de todas las edades,
desde niños pequeños hasta profesionales, en educación en el aula y educación a distancia, desde la escuela hasta reuniones
de planeación en grandes corporaciones. Las herramientas están basadas en la teoría de aprendizaje de Ausubel y Novak.
8. Referencias
Ausubel, D. P, J. D. Novak, & H. Hanesian (1978). Educational Psychology: A Cognitive View (2a edición). New York:
Holt, Rinehart & Winston. Reimpreso, 1986. New York: Warbel & Peck.

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Bradshaw, J. M., D. Madigan, D., Richards, T. & G. Boy. (1993). Emerging technology and Concepts for Computer-Based
Training, Proceedings of the 6th Florida Artificial Intelligence Research Symposium, Ft. Lauderdale, FL.
Cañas, A. J. (1993). Niños Colaborando a Través de Fronteras: Logo y Telecomunicaciones, Memorias del VI Congreso
Internacional de Logo, Caracas, Venezuela.
Cañas, A. J., K. M. Ford, J. C. Coffey, T. Reichherzer, N. Suri, G. Hill, T. Mitrovich (1997). El-Tech: El-Tech: A
Performance Support System with Embedded Training for Electronics Technicians, submitted to the Florida Artificial
Intelligence Research Symposium, FL.
Ford, K.M., H. Stahl, J. Adams-Webber, A.J. Cañas, J. C. Jones, & J. Novak. (1991). ICONKAT: An Integrated
Constructivist Knowledge Acquisition Tool. Knowledge Acquisition Journal 3: 215-236.
Ford, K. M., J. Coffey, A. J. Cañas, E. J. Andrews, C. W. Turner (1996). Diagnosis and Explanation by a Nuclear
Cardiology Expert System, International Journal of Expert Systems, vol 9, number 4, pp. 499-506.
Novak, J. D. (1977). A Theory of Education. Ithaca, NY: Cornell University Press.
Novak, J. D. & D. B. Gowin. (1984). Learning How to Learn. New York: Cambridge University Press.

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